本文介绍了如何使用CycleGAN进行图像风格转换，包括模型的训练过程和使用Python编写的qt界面进行可视化选择与转换。着重展示了如何在没有配对数据的情况下，通过深度学习技术在两个不同图像域间进行转换。
直接上效果图
代码的操作演示可以看b站：
代码下载和视频演示地址：
007CycleGAN_风格迁移+qt界面_哔哩哔哩_bilibili
代码文件展示
其中data文件夹下是数据集文件，这里是黄马文件夹和斑马文件夹，运行01train_cyclegan.py进行训练，得到的模型存在weights文件夹下。
运行02pyqt界面.py是可视化界面可以选择要风格变换的图片，调用训练好的模型进行识别。
介绍：
CycleGAN是一种用于图像转换的深度学习模型，它能够将一个域中的图像转换成另一个域中的图像。具体而言，CycleGAN可以在两个不同的图像域之间进行无监督的图像转换，例如将马的图像转换成斑马的图像。
CycleGAN的名称来自其关键思想，即通过循环一致性损失来训练模型。这意味着输入一个图像到模型中进行转换后再转回原始域，应该能够恢复原始图像，从而保持图像之间的一致性。通过这种循环一致性的限制，CycleGAN能够学习到域之间的映射关系，而无需使用配对的训练数据。
CycleGAN的工作原理是使用两个生成器和两个判别器。生成器负责将一个域中的图像转换成另一个域中的图像，而判别器则负责区分生成的图像和真实图像。通过交替训练生成器和判别器，CycleGAN能够学习到更好的图像转换结果。
CycleGAN已经在许多图像转换任务中取得了显著的成功，如风格转换、季节转换、动漫化等。它为无监督的图像转换提供了一种有效的解决方案，使得
最低0.47元/天 解锁文章
扫一扫
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
